生成式人工智能已經發展一段時間（其實也才幾個月而已），幾乎每個大公司都為生成式人工智能感到相當興奮，紛紛表態宣布新的人工智能工具以提高生產力，但我們如何得知生成式人工智能到底能夠產生什麼樣的經濟潛力一直還沒有獲得正式的計算。

麥肯錫報告裡透露生成式人工智能每年可以為全球經濟增加 2.6 – 4.4 兆美元的經濟價值，幾乎等於在地球上增加一個新國家的規模與生產力。為了建構這份報告，麥肯錫顧問分析 47 個國家，涵蓋 850 種職業和 2,100 詳細的工作活動，佔 80% 全球勞動力。

2.6 – 4.4 兆美元的這個數字是否意味著大規模工作流失？這個猜測不見得正確，價值邏輯來自於生產力的提升，也或者混合工作自動化所帶來的好處，至少我們知道未自動化的活動目前已經佔有 60%-70% 的工作時間，降低這些時間等於增加經濟價值。麥肯錫內部人工智能部門的合夥人 Alex Sukharevsky 更直接否定這個觀點。他認為工作執行速度加快，並且更加精確，這比有無自動化還來的重要。而且他提出一個重點，一些人將會改變職業，另外一些人會支持一些更加可持續與包容性的環境。

工作目的也在生成式人工智能浪潮下漸漸突出，如何創造一個更好的藝術作品、書籍或是電影，或者是真正為世界產生影響力的同等重要，而且幾乎全部的行業都將重新調整工作內容。具體來說，麥肯錫報告發現 4 種類型的任務：客戶關係、銷售、軟體工程與研發佔到生成式人工智能的 75% 價值。研究發現人工服務的接觸率將會降低至 50% ，這代表企業目前自動化水準越來越高。

銷售是另一個值得生成式人工智能投入的領域，銷售業務面提高生產力的價值在於降低成本，麥肯錫預料將會創造更多的個性化內容，這將提高 2-3% 的總銷售價值。此外，軟體工程被視為極高程度迎接生成式人工智能的代表，產生初始程式碼、修正、重構、資料分析與生成新的系統設計，將會提高 20-45% 的生產力。

麥肯錫報告最後提到技術催化劑的概念。新技術對於未來夢想的加持，將會加速其採用的歷程，而人類目前正處於高度創造力時代，許多測試並分享新工具的想法都會影響到整體產業方向。新技術，尤其是自動化過程將會釋放員工創造力，這點受到強力證據的支持。為什麼呢？因為這份報告的數據有一部分由人工智能所產生，但最終的報告仍是由人類撰寫，這用不到一半的時間。

McKinsey report finds generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy